[stangl] test & experiment/experiment: variablen

Ein wesentlicher Bestandteil von Hypothesen und Gesetzen sind Variablen, die mindestens in zwei Abstufungen vorliegen müssen, von denen immer nur eine realisiert werden kann. Variablen mit nur zwei Ausprägungen nennt man auch qualitativ, Variablen mit vielen Ausprägungen werden dagegen als quantitativ bezeichnet; eine unter auswertungsmethodischen Gesichtspunkten wichtige Unterscheidung der Variablen ist nach dem Skalenniveau notwendig:

• Nominalskala: Hier wird nur zwischen Gleichheit und Verschiedenheit unterschieden (qualitative Variablen).
  • Äquivalenz der Elemente
  • keine hierarchische Ordnung
  • keine Gleichbeständigkeit
  • kein Nullpunkt

  Qualitative oder kategoriale Merkmale werden durch Zuordnung einer Einheit zu einer Kategorie (Merkmalsausprägung) gemessen. Die Skalierung erfolgt durch Zuordnung von Zahlen (Codes) zu den einzelnen Merkmalsausprägungen. Dieses niedrigste Meßniveau ist invariant gegenüber bijektiven Transformationen; es ist gleichgültig, ob die Straßenbahnlinien einer Stadt mit den Nummern 1, 2, 3 oder mit den Buchstaben A, B, C bezeichnet werden. Mehrklassige qualitative Merkmale sind etwa die Konfession (römisch-katholisch, evangelisch, jüdisch, sonstige ...) oder Farben (weiß -> 0, gelb -> 1, rot -> 2, blau -> 3, orange -> 4, ...); alternative Merkmale sind z.B. das Geschlecht (weiblich -> 1, männlich -> 2) oder die Unterscheidung in gut (1) und schlecht (2).

  Weitere Beispiele: Telefonnummer im Telefonbuch, Postleitzahlen, Ersatzteilnummern

• Ordinalskala: Unterscheidung von größer und kleiner (komparative Variable).
  • Äquivalenz der Elemente
  • Hierarchische Ordnung (mehr-weniger, größer-kleiner)
  • keine Gleichbeständigkeit
  • kein Nullpunkt

  Bei Messungen auf der Ordinalskala (bei Rangmerkmalen) sind Vergleiche zwischen den einzelnen Merkmalsausprägungen im Sinne einer Reihenfolge möglich, aber der Abstand zweier Rangmerkmale ist nicht definiert und es gibt keinen echten Nullpunkt. Diese Skala ist nur invariant gegenüber echt monoton steigender Transformationen, die die Ordnung der Klassen unverändert läßt. Beispiele: Qualität eines Erzeugnisses (qualitatives Merkmal, das durch die Zuordnung unbrauchbar -> 0, bedingt brauchbar -> 1, brauchbar -> 2 verschlüsselt wird); Schulnoten; Einkommensklassen.

  Weitere Beispiele: Angenehmheit von Düften (Gerüchen), Härte von Mineralien

• Intervallskala: Auch Aussagen über das Verhältnis von Intervallen zwischen Skalenwerten sind möglich, jede lineare Transformation ist zulässig. Skalenwerte einer Intervallskala können also bezüglich ihrer Differenzen (und Summen) verglichen werden. Erst auf dem Niveau von Intervallskalen ist die Addition oder Subtraktion von Meßwerten sinnvoll. Zur Intervallskala ist noch anzumerken, daß sie zwar die Intervalle zwischen den Skalenwerten, nicht aber die absoluten Werte für empirisch bedeutsam hält. In einer Intervallskala ist deshalb sowohl der Ausgangswert (= Nullpunkt) als auch die numerische Größe der Einheit frei zu wählen. Diese beiden Werte (Einheit und Nullpunkt) sind durch einfache lineare Transformation der Meßwerte veränderbar.
  • Äquivalenz der Elemente
  • Hierarchische Ordnung
  • gleiche Abstände
  • kein Nullpunkt

  Die Intervallskala ist invariant gegenüber linearen Transformationen der Form y=kx+d (k>0). Ein gutes Beispiel für die Intervallskala stellt die Fahrenheit-Skala für die Temperatur dar (ebenso die Celsius-Skala). Gleiche Differenzen auf dieser Skala repräsentieren gleiche Unterschiede in der Temperatur, aber eine Temperatur von 30 Grad Fahrenheit ist nicht doppelt so warm wie 15 Grad. Erlaubt sind als Berechnungen etwa Summen und Mittelwerte.

  Weiteres Beispiel: Kalender-Daten.

• Verhältnisskala: Auch Aussagen über das Verhältnis von Skalenwerten sind möglich; die Einheit ist willkürlich, aber der Nullpunkt ist fest. Daher sind beliebige Multiplikatioen mit einer positiven Konstante möglich.
  • Äquivalenz der Elemente
  • Hierarchische Ordnung
  • gleiche Abstände
  • Nullpunkt

  Beispiele: Länge, Gewicht, Dichte. Erlaubt sind: Mittelwert, Brüche (Verhältnisbildung)

• Absolutskala: Es existiert ein natürlicher Nullpunkt und eine natürliche Einheit.

  Beispiele: gibt es in der Psychologie nicht!

  Die Intervall- und die Verhältnisskala werden unter dem Übebegriff der metrischen Skala zusammengefaßt.

Die Grundidee einer empirischen Prüfung ist die, daß man aus der Hypothese eine empirische Vorhersage formuliert und diese mit der Wirklichkeit vergleicht. Bei einem Experiment greift der Forscher aktiv in das Geschehen ein, während bei einer nicht-experimentellen Untersuchung nur Ereignisse beobachtet werden. Ein Experiment ist also allgemein formuliert die systematische Beobachtung von veränderlichen Merkmalen unter planmäßig kontrollierten oder künstlich geschaffenen Bedingungen. Kontrolle wird beim Experiment im Sinne der Überprüfung bzw. Berücksichtigung von Variablen verwendet. Die Maßnahmen bei der Planung und Durchführung eines Experiments werden kontrolliert, um Veränderungen der Variablen gesichert und unbeeinflußt feststellen zu können.

Beim Experimentieren unterscheidet man unabhängige Variablen, die aktiv vom Experimentator verändert werden (und oft auch als Faktor bezeichnet werden) von den abhängigen Variablen, die letztlich vorhergesagt werden sollen.

Störvariablen beeinflussen die abhängige Variable ebenfalls, so daß deren Wirkung im Experiment entweder neutralisiert oder aktiv in die Untersuchung einbezogen (als zusätzliche unabhängige Variable) werden soll, da sie den Effekt der unabhängigen Variable stören würde. Eine Störvariable kontrollieren heißt, ihre Wirkung auszuschalten. Dazu sind mehrere Wege möglich:

• Elimination: Falls eine bestimmte Variable in einem Experiment als Störvariable auftritt, ist es naheliegend, daß man versucht, sie durch geeignete Versuchsbedingungen auszuschalten.
• Konstanthalten: Gelingt es nicht, eine Störvariable zu eliminieren (z.B. die unterschiedliche Art der Schulbildung von Versuchspersonen), oder tritt eine Störvariable versuchsbedingt auf (Hawthorne-Studien), so muß man bestrebt sein, diese Einflußgröße konstant zu halten: Nach einer vorexperimentellen Befragung werden nur Versuchspersonen mit gleicher Schulbildung zum Versuch zugelassen u.ä. Dadurch, daß man die Störvariablen zwar nicht eliminiert, aber doch konstant gehalten hat, wird angenommen, daß sie in allen Versuchsgruppen, die Meßwerte nur um denselben (konstanten) Betrag verändert und folglich die Vergleichbarkeit der Gruppen gewährleistet ist.
• Parallelisierung: Wenn beispielsweise Versuchspersonen mit sehr unterschiedlicher Schulbildung an einem Problemlösungsexperiment teilnehmen und es sich als unökonomisch erweist, alle Volksschüler aus dem Experiment auszuschließen, so behilft man sich, indem man in allen Versuchsgruppen dieselbe Verteilung der Versuchspersonen nach den vorexperimentell erhobenen Schulabschlüssen sicherstellt.
• Randomisierung: Die auch als Zufallszuweisung bezeichnete Technik gilt als das wirksamste methodische Hilfsmittel zur Kontrolle störender Bedingungen. Hierbei werden die Versuchspersonen nach einem Zufallsprinzip den verschiedenen Versuchsgruppen bzw. -bedingungen zugeordnet und man unterstellt dabei, daß sich die verschiedenen vorexperimentellen Störvariablen ebenfalls zufällig hinsichtlich ihrer Wirkung auf die Versuchsbedingungen verteilen und folglich keine systematischen Unterschiede zwischen den Versuchsgruppen bestehen. Da die Störvariablen nicht eliminiert werden können, ist man zumindest bestrebt, die durch sie verursachten systematischen Fehler in unsystematische Fehler zu verwandeln.

Ein wesentlicher Schritt der Hypothesenprüfung ist die Operationalisierung der Variablen, d.h. die Zuordnung von beobachtbaren Phänomenen zu diesen Variablen. Aus den praktisch unendlich vielen Variablen müssen einige wenige selegiert werden, auf die man sich konzentrieren will. Wissenschaft besteht auch darin, die für eine bestimmte Fragestellung bedeutsamen Variablen zu entdecken.

Ein einfaches Beispiel: Um in einem Experiment die Wirkung von Koffeingenuß auf die Konzentrationsleistung zu untersuchen, werden die Versuchspersonen auf zwei Gruppen aufgeteilt und den Personen der einen Gruppe Koffein verabreicht und den anderen nicht.

• Unabhängige Variablen: Ihr kausaler Einfluß soll untersucht werden. Dazu wird sie im Experiment planmäßig variiert. Im gegenständlichen Beispiel ist Koffeingenuß die unabhängige Variable
• Abhängige Variablen: Die Variable, deren Abhängigkeit von der unabhängigen Variablen Gegenstand der Untersuchung ist. Im vorliegenden Beispiel die Konzentrationsleistung.

Störvariablen: Alle Variablen, die sonst noch (d.h. außer der planmäßig variierten unabhängigen Variablen) einen Einfluß auf die abhängige Variable haben. Hier etwa das Alter der Versuchspersonen, Tageszeit bei der Durchführung des Experimentes u.ä.

[Quelle: Stangl 1997a]

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